【摘 要】
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为构建更科学的城市应急避难场所管理体系,根据有效面积等7项指标,使用ArcGIS量化采集成都市36处应急避难场所的数据,并采用Ward法进行系统聚类,结果显示分3类较适宜;分析这3类避难场所的特征与区别,并使用主成分分析法进行指标降维,绘制3类避难场所的特征散点图.研究结果表明:3类应急避难场所分别在城市防震减灾中起枢纽、核心与补充作用,其共同构成橄榄型结构的城市应急避难体系.为应用该体系,通过BP神经网络算法训练得到非线性分类模型,训练集损失函数迭代约800次后收敛,训练集和测试集的分类准确率均达到10
【机 构】
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东北林业大学土木工程学院,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学园林学院,黑龙江哈尔滨150040
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为构建更科学的城市应急避难场所管理体系,根据有效面积等7项指标,使用ArcGIS量化采集成都市36处应急避难场所的数据,并采用Ward法进行系统聚类,结果显示分3类较适宜;分析这3类避难场所的特征与区别,并使用主成分分析法进行指标降维,绘制3类避难场所的特征散点图.研究结果表明:3类应急避难场所分别在城市防震减灾中起枢纽、核心与补充作用,其共同构成橄榄型结构的城市应急避难体系.为应用该体系,通过BP神经网络算法训练得到非线性分类模型,训练集损失函数迭代约800次后收敛,训练集和测试集的分类准确率均达到100％.
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